A GCN-based Time-Series Data Anomaly Detection Method using Sensor-specific Time Lagged Cross Correlation

Q: 이 논문에서 정의한 SC-GCNAD란 무엇인가?

SC-GCNAD는 시계열 데이터의 특징을 반영한 TLCC를 적용하여 정확한 센서별 상관관계를 분석하고, 상관관계 표현력이 뛰어난 GCN을 활용하는 이상 탐지 방법이다. 이는 기존 모델 대비 F1-Score를 향상시키고 분석 시간을 단축한다.

Q: SC-GCNAD가 기존 시계열 데이터 이상 탐지 모델의 한계를 어떻게 극복하는가?

연구 결과, SC-GCNAD는 TLCC를 통해 센서별 유의미한 상관관계를 분석하고 불필요한 노이즈를 제거한다. 또한, GCN을 활용하여 효율적인 그래프 구조를 모델링함으로써 불필요한 연산을 차단하고, 예측 모델만을 사용하여 분석 시간을 획기적으로 단축하여 기존 모델의 한계를 극복한다.

이강우; 김윤영; 정성원

doi:10.5626/JOK.2023.50.9.805

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이강우 (대한민국 해군) 김윤영 (서강대학교) 정성원 (서강대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.9

발행연도: 2023.9

수록면: 805 - 812 (8page)

DOI: 10.5626/JOK.2023.50.9.805

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시계열 데이터를 통한 장비 이상 탐지는 더 큰 피해를 방지하고 생산성 향상에 기여할 수 있어 매우 중요한 과제이다. 이와 관련하여 시계열 데이터 이상 탐지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 다음과 같은 제약사항들이 있다. 첫째, 센서 간 상관관계를 분석하지 않기 때문에 불필요한 허위 알람이 발생한다. 둘째, 센서 간 상관관계를 분석하기 위해 완전 그래프로 모델링하고 GAT(Graph Attention Networks)를 적용하였으나, 불필요한 연산의 증가로 많은 분석시간이 소요된다. 본 논문에서는 위의 제약사항을 해결하기 위해 SC-GCNAD(Sensor-specific Correlation GCN Anomaly Detection)를 제안한다. SC-GCNAD는 시계열 데이터의 특징을 반영한 TLCC(Time Lagged Cross Correlation)를 적용하여 정확한 센서별 상관관계를 분석하고, 상관관계 표현력이 뛰어난 GCN(Graph Convolutional Networks)을 활용한다. 그 결과 기존 모델 대비 F1-Score는 최대 6.37% 향상하고, 분석시간은 최대 95.31% 단축한다.

#센서 #시계열 데이터 #이상 탐지 #상관관계 분석 #sensor #time series data #anomaly detection #correlation analysis #TLCC #GCN

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